Tipo: Palestra
Prelecionista: Eliandro Rodrigues Cirilo - Universidade Estadual de Londrina – UEL/PR
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Recentemente, com o surgimento da Covid-19, muitos modelos epidemiológicos têm sido apresentados com o objetivo de descrever a manifestação da doença. No presente trabalho apresentamos uma proposta de modelagem matemática, por meio de um conjunto de equações diferenciais acopladas, cujo um cluster de soluções e o tempo de manifestação são calculados numericamente. Adicionalmente, exibimos as soluções a fim de visualizar a dinâmica do espalhamento de modo que a mesma seja útil na formulação de medidas de contenção do espalhamento de Covid-19 nas populações em estudo.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Matheus Feres Freitas - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Matheus Feres Freitas - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Henrique José de Paula Alves - Pesquisador IPEA - RJ
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Este curso tem por objetivo a construção de gráficos e mapas interativos com maior flexibilidade no R. Sendo assim, ao final deste curso espera-se que os participantes tenham familiaridade com os pacotes ggplot2 e tmap e adquiram habilidades para sua utilização. Esse curso será dividido em duas partes: a primeira contempla uma introdução ao pacote ggplot2, onde serão abordados comandos básicos e a construção de gráficos menos elaborados; a segunda parte contempla a construção de mapas interativos utilizando-se o pacote tmap. Será necessário a instalação dos pacotes rgdal, spdep, rgeos, sf, tmap, dplyr, tidyr, RColorBrewer, tidyverse e esquisse.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Devanil Jaques de Souza - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 10
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Edilson Marcelino Silva - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O Sisvar é um software gratuito de análise estatística, extremamente eficiente e simples. Neste minicurso apresentaremos os principais conceitos de estatística experimental, abordando os principais delineamentos desde a análise de variância (ANAVA), esquemas fatoriais e parcela subdividida até testes de comparação múltipla e/ou regressão. As análises estatísticas conduzidas no curso serão feitas utilizando o software Sisvar.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Henrique José de Paula Alves - Pesquisador IPEA - RJ
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Este curso tem por objetivo a construção de gráficos e mapas interativos com maior flexibilidade no R. Sendo assim, ao final deste curso espera-se que os participantes tenham familiaridade com os pacotes ggplot2 e tmap e adquiram habilidades para sua utilização. Esse curso será dividido em duas partes: a primeira contempla uma introdução ao pacote ggplot2, onde serão abordados comandos básicos e a construção de gráficos menos elaborados; a segunda parte contempla a construção de mapas interativos utilizando-se o pacote tmap. Será necessário a instalação dos pacotes rgdal, spdep, rgeos, sf, tmap, dplyr, tidyr, RColorBrewer, tidyverse e esquisse.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Devanil Jaques de Souza - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 10
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Mariana Resende - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Devanil Jaques de Souza - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 10
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Daniel Furtado Ferreira - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 6
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Este minicurso pretende fazer uma pequena introdução ao LaTeX e aos seus recursos. A estrutura básica do curso está dividida em várias etapas, passando pela instalação (focada essencialmente na plataforma Windows), desenvolvimento do preâmbulo, uso de pacotes e de formatação do documento criado, bem como o uso de caracteres especiais, fórmulas matemáticas, até uma breve introdução ao pacote tikz.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Thaís Destéfani Ribeiro - Banco Bradesco S.A.
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O software SAS está entre as ferramentas mais utilizadas para análise de dados, pois oferece um ambiente seguro, assistência rápida e uma grande rede de comunicação. No mundo o SAS possui mais de 70 mil instalações entre em empresas, governo e meio acadêmico. Sendo uma ferramenta importante em análise de dados. A sua versão online e gratuita SAS University Edition, é direcionada à Instituições e Universidade, facilitando o acesso ao software suas ferramentas de análise. O objetivo do curso será inicialmente sobre a instalação da versão gratuita do software, interface online do SAS, suas redes de comunicação e o help SAS. Dando continuidade com importação de dados e formatação simples para análise de experimentos ANOVA.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Antônio Mendes Magalhães Júnior - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Neste minicurso serão abordados aspectos sobre a história, tipos e funcionamento das Redes Neurais Artificiais (RNAs), com foco nas redes do tipo Perceptron Multicamadas de aprendizado supervisionado. Serão abordados ainda conceitos sobre comitês de máquinas e métricas de avaliação de sistemas de classificação. Um problema de classificação real será resolvido para melhor compreensão dos temas abordados. Ao final do minicurso os participantes deverão possuir os conceitos fundamentais e a capacidade de resolver problemas utilizando RNAs por meio de pacotes implementados em linguagem R. Os seguintes tópicos serão abordados: contextualização histórica, funcionamento e estruturação de RNAs do tipo MLP, comitês de máquinas e métricas de avaliação.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Devanil Jaques de Souza - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 10
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Daniel Furtado Ferreira - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 6
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Este minicurso pretende fazer uma pequena introdução ao LaTeX e aos seus recursos. A estrutura básica do curso está dividida em várias etapas, passando pela instalação (focada essencialmente na plataforma Windows), desenvolvimento do preâmbulo, uso de pacotes e de formatação do documento criado, bem como o uso de caracteres especiais, fórmulas matemáticas, até uma breve introdução ao pacote tikz.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Antônio Mendes Magalhães Júnior - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Neste minicurso serão abordados aspectos sobre a história, tipos e funcionamento das Redes Neurais Artificiais (RNAs), com foco nas redes do tipo Perceptron Multicamadas de aprendizado supervisionado. Serão abordados ainda conceitos sobre comitês de máquinas e métricas de avaliação de sistemas de classificação. Um problema de classificação real será resolvido para melhor compreensão dos temas abordados. Ao final do minicurso os participantes deverão possuir os conceitos fundamentais e a capacidade de resolver problemas utilizando RNAs por meio de pacotes implementados em linguagem R. Os seguintes tópicos serão abordados: contextualização histórica, funcionamento e estruturação de RNAs do tipo MLP, comitês de máquinas e métricas de avaliação.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Luís Otávio Marques Fernandes - Estatístico - blog luisotavio.pro
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Imagine se depois de todo o esforço que você teve para transformar os seus dados em insights valiosos o seu relatório ficou chato e entediante... Comunicar resultados é uma parte extremamente importante na rotina de todos nós. Em uma apresentação, o nosso trabalho até perde o sentido se a mensagem não for passada com sucesso para o cliente ou para o nosso superior. A biblioteca Shiny da linguagem R é a nossa melhor aliada para a criação de painéis interativos! Ninguém mais precisa criar relatórios gigantescos e que não atraem atenção. Com o Shiny, o usuário irá escolher o que ele quer visualizar. No minicurso "Crie painéis interativos que impressionam usando o R" você irá aprender do zero como criar dashboards para apresentar os seus resultados. Os resultados podem ser tabelas, gráficos, mapas e até mesmo textos. No final do Curso você estará apto a criar painéis interativos que respondem ao usuário e disponibilizá-los na internet.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Devanil Jaques de Souza - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 10
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada.
Tipo: Oficina
Prelecionista: Kelly Pereira de Lima - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: A pesquisa reproduzível é uma temática da ciência que vem despertando muito a atenção dos pesquisadores, pois seu intuito é a realização de uma análise de dados que contenha os dados e o código para a reprodução e verificação dos resultados. A reproducibilidade na ciência é altamente reconhecida nos dias atuais, mas ainda não é largamente praticada. Pois, os cientistas ainda não adotaram uma ferramenta para as necessidades da pesquisa reproduzível. Desta forma, nesta apresentação mostraremos o R Markdown que é capaz de criar documentos (word, pdf e htlm) utilizando uma linguagem simples que possibilita a inclusão de códigos e suas saídas diretamente do R. Nesta oficina, esta ferramenta será apresentada conjuntamente com alguns pacotes do Latex facilitando a criação de relatórios e apresentações de análise de dados.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Crysttian Arantes Paixão - Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Atualmente, as mídias sociais têm se tornado uma fonte geradora de dados. Esses dados possuem diferentes origens e abordam diferentes conteúdos, os quais analisados com metodologias adequadas permitem a análise para tomada de decisão. Entre as principais mídias sociais destacam-se o Facebook, Twitter, Instagram, Whatzapp e YouTube. Durante o curso serão apresentadas as principais API para mídias sociais presentes nos pacotes do R em conjunto com algumas metodologias de Processamento de Linguagem Natural para a extração e análise dos dados dessas mídias.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Edilson Marcelino Silva - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O Sisvar é um software gratuito de análise estatística, extremamente eficiente e simples. Neste minicurso apresentaremos os principais conceitos de estatística experimental, abordando os principais delineamentos desde a análise de variância (ANAVA), esquemas fatoriais e parcela subdividida até testes de comparação múltipla e/ou regressão. As análises estatísticas conduzidas no curso serão feitas utilizando o software Sisvar.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Mariana Resende - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Paula Christina Figueira Cardoso - Departamento de Ciência da Computação/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Python é uma das linguagens de programação mais populares da atualidade. Além de simples e fácil de aprender, possui um ecossistema rico de bibliotecas estáveis projetadas para uma vasta variedade de usos. Neste curso serão apresentados os conceitos básicos e fundamentais da linguagem de programação Python, por meio de atividades práticas.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Paula Christina Figueira Cardoso - Departamento de Ciência da Computação/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Python é uma das linguagens de programação mais populares da atualidade. Além de simples e fácil de aprender, possui um ecossistema rico de bibliotecas estáveis projetadas para uma vasta variedade de usos. Neste curso serão apresentados os conceitos básicos e fundamentais da linguagem de programação Python, por meio de atividades práticas.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Daniel Furtado Ferreira - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 6
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Este minicurso pretende fazer uma pequena introdução ao LaTeX e aos seus recursos. A estrutura básica do curso está dividida em várias etapas, passando pela instalação (focada essencialmente na plataforma Windows), desenvolvimento do preâmbulo, uso de pacotes e de formatação do documento criado, bem como o uso de caracteres especiais, fórmulas matemáticas, até uma breve introdução ao pacote tikz.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Thaís Destéfani Ribeiro - Banco Bradesco S.A.
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: O software SAS está entre as ferramentas mais utilizadas para análise de dados, pois oferece um ambiente seguro, assistência rápida e uma grande rede de comunicação. No mundo o SAS possui mais de 70 mil instalações entre em empresas, governo e meio acadêmico. Sendo uma ferramenta importante em análise de dados. A sua versão online e gratuita SAS University Edition, é direcionada à Instituições e Universidade, facilitando o acesso ao software suas ferramentas de análise. O objetivo do curso será inicialmente sobre a instalação da versão gratuita do software, interface online do SAS, suas redes de comunicação e o help SAS. Dando continuidade com importação de dados e formatação simples para análise de experimentos ANOVA.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Luís Otávio Marques Fernandes - Estatístico - blog luisotavio.pro
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Imagine se depois de todo o esforço que você teve para transformar os seus dados em insights valiosos o seu relatório ficou chato e entediante... Comunicar resultados é uma parte extremamente importante na rotina de todos nós. Em uma apresentação, o nosso trabalho até perde o sentido se a mensagem não for passada com sucesso para o cliente ou para o nosso superior. A biblioteca Shiny da linguagem R é a nossa melhor aliada para a criação de painéis interativos! Ninguém mais precisa criar relatórios gigantescos e que não atraem atenção. Com o Shiny, o usuário irá escolher o que ele quer visualizar. No minicurso "Crie painéis interativos que impressionam usando o R" você irá aprender do zero como criar dashboards para apresentar os seus resultados. Os resultados podem ser tabelas, gráficos, mapas e até mesmo textos. No final do Curso você estará apto a criar painéis interativos que respondem ao usuário e disponibilizá-los na internet.
Tipo: Palestra
Prelecionista: Ariana Fruhauf - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Um problema comum em Estatística é o estudo da relação entre duas variáveis X e Y, a qual pode ser descrita através de uma função matemática, porém a escolha da função (modelo) que será ajustada depende de vários fatores, podendo também ser sugerida por evidências empíricas, o que demanda uma certa experiência e conhecimento do pesquisador. Sendo assim, esta palestra tem como objetivo apresentar alguns modelos de regressão, dentre os quais destacam-se os modelos não lineares, pois sabe-se que muitos fenômenos podem ser bem ajustados por meio de modelos lineares, porém outros, principalmente os fenômenos biológicos, obtém os melhores ajustes através da regressão não linear. Serão apresentadas algumas vantagens do uso de modelos não lineares em comparação aos lineares e será detalhado o processo envolvido no ajuste, ilustrando com dados de crescimento de plantas do feijoeiro.
Tipo: Oficina
Prelecionista: PAULO HENRIQUE SALES GUIMARAES - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Esta oficina falará sobre o R Commander (Rcmdr) e como essa ferramenta pode ser utilizada para o ensino e aprendizagem de Estatística. Trata-se de uma forma prática e dinâmica de fazer manipulações em bases de dados. O Rcmdr pode ser instalado de dentro do R, como qualquer outro pacote do R.
Tipo: Palestra
Prelecionista 1: Ronei Marcos de Moraes - Departamento de Estatística - UFPB
Prelecionista 2: ANA CLAUDIA OLIVEIRA DE MELO -
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Não definido
Tipo: Palestra
Prelecionista: Carlos Zarzar - Pós-graduação Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Uma característica específica dos dados (categorizados como incompletos ou limitados), muito usual na modelagem de crescimento de organismos vivos, podem levar a estimativas viesadas dos parâmetros em modelos não lineares. Simulações desses dados e ajustes para diferentes curvas de crescimento sigmoidal ajudam a entender e quantificar a sensibilidade dessas subestimativas. Portanto, não deixem de participar sobre esse tema atual que reflete as principais pesquisas da estatística aplicada nas revistas científicas contemporâneas.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: Crysttian Arantes Paixão - Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Atualmente, as mídias sociais têm se tornado uma fonte geradora de dados. Esses dados possuem diferentes origens e abordam diferentes conteúdos, os quais analisados com metodologias adequadas permitem a análise para tomada de decisão. Entre as principais mídias sociais destacam-se o Facebook, Twitter, Instagram, Whatzapp e YouTube. Durante o curso serão apresentadas as principais API para mídias sociais presentes nos pacotes do R em conjunto com algumas metodologias de Processamento de Linguagem Natural para a extração e análise dos dados dessas mídias.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: João Agnaldo do Nascimento - Departamento de Estatística - UFPB
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Não definido
Tipo: Mesa Redonda
Prelecionista 1: Júlio Silvio de Sousa Bueno Filho - Departamento de Estatística/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Prelecionista 2: Éric Fernandes de Mello Araújo - Departamento de Ciência da Computação/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Prelecionista 3: Luiz Merschmann - Departamento de Computação Aplicada - DCA
Prelecionista 4: Ricardo Édem Ferreira - Departamento de Ciências Exatas/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Nesta mesa redonda serão tratados aspectos matemáticos, computacionais e estatísticos da elaboração de modelos de equações diferenciais úteis para descrever aspectos de epidemias e que têm sido empregados na atual pandemia.
Tipo: Palestra
Prelecionista: Rafael Izbicki - UFSCar – São Carlos - SP
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: A astroestatística é a aplicação de métodos estatísticos a problemas de astronomia. Nesta palestra, serão apresentados alguns problemas em que estatísticos podem contribuir com a astronomia, como o problema de classificar diferentes tipos de galáxia automaticamente com base em imagens de telescópio, bem como viés de seleção, grandes conjuntos de dados, baixo sinal etc. Por fim, serão mostradas algumas técnicas que o palestrante vem desenvolvendo para contornar esses problemas.
Tipo: Minicurso
Prelecionista: João Agnaldo do Nascimento - Departamento de Estatística - UFPB
Carga Horária: 4
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Não definido
Tipo: Palestra
Prelecionista: Júlio Adolfo Zucon Trecenti - Conselheiro – CONFE, Secretário-Geral da Associação Brasileira de Jurimetria, Doutorando USP
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Shiny é um pacote fantástico do R para desenvolver ferramentas de visualização. Nesse workshop falaremos de shiny apps com ideias contemporâneas. Além de uma introdução, falaremos sobre produção de shiny em pacotes com golem, autenticação com auth0 e alguns pacotes interessantes para customização, como bs4Dash, esquisse e outras novidades. Tudo isso através de um exemplo prático usando dados de Covid-19.
Tipo: Palestra
Prelecionista: Denilson Alves Pereira - Departamento de Ciência da Computação/Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - UFLA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Análise de sentimentos é uma área de estudo que visa desenvolver métodos e ferramentas computacionais para extrair e classificar as opiniões e emoções expressas por pessoas em redes sociais, blogs, fóruns, sites de compras online e outras mídias sociais. Muita pesquisa tem sido desenvolvida abordando opiniões expressas na língua inglesa. No entanto, estudos envolvendo a língua portuguesa ainda precisam ser avançados para melhor aproveitamento das especificidades da língua. Esta palestra tem como objetivo apresentar estudos feitos especificamente para abordar a análise de sentimento na língua portuguesa. Serão categorizados e descritos trabalhos do estado da arte envolvendo abordagens para cada uma das tarefas de análise de sentimentos, bem como recursos de linguagem de suporte, como ferramentas de processamento de linguagem natural, léxicos, corpora, ontologias e conjuntos de dados.
Tipo: Palestra
Prelecionista: Paulo Henrique Ferreira - Departamento de Estatística - UFBA
Carga Horária: 2
Local: Sala Virtual 01 (Canal YouTube DES/ICET)
Resumo: Uma aplicação bem-sucedida de mineração de dados (em inglês, data mining), tendo como objetivo a predição baseada em padrões, passa por várias etapas importantes, que vão desde a preparação dos dados (limpeza, integração, seleção e transformação) até o ajuste e validação dos modelos preditivos. Contudo, o desbalanceamento entre as classes pode comprometer significativamente o desempenho dos algoritmos de classificação. Nesta apresentação serão discutidos, portanto, os principais desafios e dificuldades das técnicas tradicionais de mineração de dados neste contexto, bem como alternativas de modelagem estatística e de aprendizado de máquina propostas na literatura recente.